Kontrol grafiği seçiminde uzman sistem kullanımı
Selection of control charts using expert systems
- Tez No: 78500
- Danışmanlar: PROF. DR. NİMETULLAH BURNAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
IV ÖZET Kalitenin somut bir ölçütü olan süreç değişkenliğinin izlenmesinde büyük kolaylıklar sağlayan kontrol grafikleri, bilimsel araştırmalara konu olan, üretim ve servis sistemlerinde oldukça geniş ve yaygın kullanım alanı bulan istatistiksel tekniklerdir. Bir sürece hangi kontrol grafiğinin uygun olduğunun belirlenmesi oldukça hassas bir konudur. Süreçte meydana gelen sapmaların belirlenerek nedenlerinin araştırılması ve böylelikle kusurlu ürün üretiminden doğan maliyetlerin azaltılarak ürün kalitesinin iyileştirilmesi, kontrol grafiklerinin seçimini üzerinde önemle durulması gereken bir konu yapmıştır. İlgilenilen kalite karakteristiğinin yanısıra, sürece yönelik özellikler temelinde hangi kontrol grafiğinin kullanılması gerektiği, organizasyonlarda konu ile ilgilenecek bir uzmana ihtiyaç duyulmasına neden olmaktadır. Genelde yapay zeka teknikleri, özellikle uzman sistemler, herbir farklı durum için gerekli kararın verilmesinde bir uzmana ihtiyaç duyulmadan, uygun kontrol grafiğinin seçilmesinde son derece önemli katkı sağlamaktadır. İstatistiksel süreç kontrolünde problem belirleme ve çözme aracı olarak kullanılan kontrol grafiklerinin seçimine yönelik olarak bir bilgi tabanlı uzman sistem tasannu çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Sistem kullanıcıyla doğrudan etkileşim kurarak, kontrol grafiklerinin seçiminde göz önünde tutulan; üretilen birimlerin karakteristikleri, üretim sistemi, üretim esnasında örneklemenin yapılabilirliği, ve standartların biliniyor olması gibi faktörlere göre uygun kontrol grafiklerinin seçiminde yardımcı olmaktadır. Prolog programlama dili kullanılarak geliştirilen uzman sistemde, niceliksel ve niteliksel ölçüler için oluşturulan ve üretim hacminin yüksek ve düşük olduğu süreçlerde kullanılan kontrol grafiklerine yer verilmiştir. Sistem, sahip olduğu özellikler çerçevesinde, kullanıcısına sunduğu desteğin yanında, önerdiği kontrol grafiği ile ilgili hesaplamalar yapma olanağı da sunmaktadır. Anahtar Kelimeler Yapay Zeka, Uzman Sistem, Kalite Kontrol, Kontrol Grafiği.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Control charts are statistical techniques that provide not only easiness for observing the concrete quality criterion, process variability, but also become the subjects of scientific researches and find a quite extensive, widespread application in production and service systems. However, selection of the appropriate control chart for a process to specify the variability and search thoroughly for its causes; improve the process quality by decreasing the costs of defective product manufacturing, requires expertise in the statistical quality control field with complete understanding of assumptions behind each chart. Artificial Intelligence techniques, especially expert systems, help the user to take the required and necessary decision for each different situation. In this study, a knowledge based expert system is designed for the selection of control charts that are used for analyzing the process variability. The system interacts and helps the users directly in selecting the proper control chart according to the criteria of the characteristics of the products, the production system, sampling type and specifications. Control charts, which are used in controlling the qualitative and quantitative quality characteristics, are included in the expert system developed using the Prolog programming language. The system, besides its support for the selection, enables the user to make calculations about the recommended chart. Keywords Artificial Intelligence, Expert System, Quality Control, Control Chart.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Altı sigma ve yönetimde bir uygulama
Six sigma and a management implementation
ERDİNÇ ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR.GÖR. CAHİT ALİ BAYRAKTAR
- Noise cancellation with adaptive filters on the public radio spectrum
Kamu telsiz spektrumunda gürültünün adaptif filtrelerle önlenmesi
ÇAĞLAR ÖZÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTelekomünikasyon Ana Bilim Dalı
PROF. SEDEF KENT PINAR
- Parameter estimators in Phase I and performance of individuals chart
Faz ı parametre tahmincileri ve bireysel kontrol grafiğinin performansı
MURAT ATALAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAN DURAN
PROF. DR. MURAT CANER TESTİK
- Astımlı hastalarda sinonazal patolojilerin değerlendirilmesi
Evaluation of the sinonasal pathologies among patients suffering asthma
YUNUS FEYYAT SAKİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Göğüs HastalıklarıFırat ÜniversitesiKulak Burun Boğaz ve Baş-Boyun Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ÇANKAYA